Research

Moderne Datensysteme sind fragmentiert und erschweren effiziente, portable Workloads. Eine gemeinsame Abstraktion fehlt. AI4Flex.Data entkoppelt Definition und Ausführung, nutzt KI zur Engine‑Auswahl und ermöglicht flexible, optimierte Multi‑Engine‑Verarbeitung.

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung neuartiger hybrider klassisch-quantenbasierter Algorithmen für maschinelles Lernen, um anspruchsvolle Probleme in Wissenschaft und Industrie auf Quantensimulatoren sowie auf realer Quantenhardware zu lösen.

OrthoSense by Leg&airy revolutionizes ankle-foot orthotics by turning subjective brace fitting into data-driven care. Embedded sensors capture pressure data, enabling AI driven biomechanical algorithms to tailor each brace’s shape and fit to the individual patient while enabling patients tracking.

In diesem Projekt entwickeln wir eine Künstliche Intelligenz-basierte Screening-Pipeline für Thiol-En/In-Klickreaktionen zur Anwendung in selbstheilenden Polymeren. Durch die Kombination von semi-empirischen Berechnungen mit Dichtefunktionaltheorie und maschinellem Lernen identifizieren wir optimale…

Ziel des Projekts ist es, die Überwachung der Resistenz gegen antimikrobielle Mittel bei Tieren und Lebensmitteln zu verbessern, mit Schwerpunkt auf internationalen Reisenden. Im Rahmen des Projekts wird der Einsatz von KI-basierten Text- und Image-Mining-Techniken zur Extraktion von Daten über die…

SCRAI bringt verantwortungsvolle KI in die Praxis, indem es die Kluft zwischen gesellschaftlichen Werten und der Entwicklung von KI-Technologie und -Lösungen überbrückt. Der SCRAI Think-and-Do Tank wird Organisationen dabei helfen, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig die rechtlichen…

Das Grossmünster Zürich wird umfassend saniert. Im Zentrum steht die Optimierung der Personenflüsse sowie die Entlastung des Kirchenraums während Zeiten mit hohem Besucheraufkommen. Bereits 2015 erarbeitete das damalige IAS (heute ICLS) eine Analyse der Besucherströme und empfahl die Auslagerung der…

Der dAIrector automatisiert Multicam-Liveproduktionen von Konzerten, Theater, Comedy und Musicals durch kreative KI-Regie, die der Dramaturgie auf der Bühne folgt. Er wird via YourStage.live kleinen Bühnen, Events, Festivals und Künstler einen Zugang zu einem weltweiten Publikum bieten.

Digital Manufacturing as a Service Technology (DMaaST) is designed to improve the manufacturing ecosystem's resilience and adaptive capacity to external events through a Smart Manufacturing Platform structured into four layers: The data layer establishes a foundation for interoperable data exchange…

Täglich bekommt die Schweizerische Nationalbibliothek neue physische Plakate und Poster zur Aufnahme in ihren Katalog. Wie kann der Prozess zur Plakaterschliessung durch aktuelle KI Systeme verbessert werden?

The goal of this project is to develop an International Data Governance Framework (IDGF) that can advance responsible international brain research and innovation. This will start with the identification of the technical, legal, ethical and organizational challenges to IDGF and the development of…

In the midst of societal digital transformation, post-pandemic economic recovery, and geopolitical tensions around the globe, the need for a carefully curated space for deliberation and networking presents unprecedented urgency. Against this backdrop, we propose the creation of an intellectually…

SwissNLP möchte in einer konzertierten Aktion die Schweizer Akteure aus Industrie, Wissenschaft und Administration im Bereich Natural Language Processing (NLP) besser vernetzen. Dazu sollen bis Ende 2025 verschiedene Aktivitäten durchgeführt werden, um dieses Ziel zu erreichen (z.B. Expert Group…

The goal of this project is to develop an International Data Governance Framework (IDGF) that can advance responsible international brain research and innovation. This will start with the identification of the technical, legal, ethical and organizational challenges to IDGF and the development of…

The goal of this pilot study is to research requirements needed to develop a computational model that simulates the fluidic and electro-biochemical dynamics in the power-to-liquid process in order to optimise the performance, efficiency and longevity of enzymes.

The scope of AI4REALNET covers the perspective of AI-based solutions addressing critical systems (electricity, railway, and air traffic management) modelled by networks that can be simulated, and are traditionally operated by humans, and where AI systems complement and augment human abilities. It…

Modernisierung der simulationsbasierten Optimierung von Schiffsentladeanlagen – schnellere Resultate, skalierbare Architektur und eine zukunftssichere, benutzerzentrierte Plattform.

We recently released "A Theory of Natural Intelligence", proposing a possible key to the emergence of intelligence in biological learners. Goal of this fellowship is to develop a technical implementation of the concept of self-organizing netfragments within contemporary deep artificial neural nets.

The proposed research seeks to merge data-driven methods, symbolic knowledge, and domain expertise to enhance the planning, optimization, and control of industrial robots and processes in robot-based manufacturing. By incorporating sensor data, we can leverage additional information to monitor and…